MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
MiniMax-M3 от MiniMax и Kimi K2.7 Code от Moonshot AI — две ключевые модели ИИ в своём классе. MiniMax-M3 предлагает контекстное окно 524.3K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Kimi K2.7 Code — контекст 262.1K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
MiniMax-M3
Нативная мультимодальная ИИMiniMax-M3 от MiniMax — специализированная ИИ-модель для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, обеспечивающая контекстное окно 524K, скорость 70 ток/с и индекс интеллекта 89/100 (бесплатным дос
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
524.3K tokens
65%
Kimi K2.7 Code
Открытая модель для кодингаKimi K2.7 Code от Moonshot AI — специализированная ИИ-модель для разработки программного обеспечения и генерации кода с открытыми весами, обеспечивающая контекстное окно 262K, скорость 75 ток/с и индекс интеллекта 89/100 (бесплатным доступо
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
62%
Ключевые отличия кратко
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- MiniMax-M3 has a larger context window (524K vs 262K tokens).
- Kimi K2.7 Code is faster at 75 tok/s vs 70 tok/s.
- MiniMax-M3 leads on SWE-bench coding (65.0% vs 62.0%).
| Feature | MiniMax-M3 | Kimi K2.7 Code |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 89 | 89 |
Provider | MiniMax | Moonshot AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 524.3K tokens~786 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 32K | 32K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 65% | 62% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 72% | 73% |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkРезультаты проверенных бенчмарков
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
MiniMax-M3 · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 524K и генерация до 32K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 65% · GPQA Diamond 72%)
- Высокая скорость генерации 70 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 560 мс
- Открытые веса модели (Confidential / 300B MoE) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Kimi K2.7 Code · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 262K и генерация до 32K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 62% · GPQA Diamond 73%)
- Высокая скорость генерации 75 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 480 мс
- Открытые веса модели (1.5T total (40B MoE)) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | MiniMax-M3 | Kimi K2.7 Code |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 28K | 26K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 10K | 5K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | MiniMax-M3 | Kimi K2.7 Code |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | minimax-m3 | kimi-k2-7-code |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-06 | 2026-06 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | April 2026 |
| Architecture | Multimodal Long-Context Sparse MoE Transformer | Code-Optimized Sparse Mixture-of-Experts Transformer |
| Parameters | Confidential / 300B MoE | 1.5T total (40B active MoE) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 186 GB VRAM (4-bit Quantized) · 645 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 930 GB VRAM (4-bit Quantized) · 3225 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
MiniMax-M3 vs Kimi K2.7 Code: Быстрые ответы (FAQ)
Which model is faster?
Kimi K2.7 Code is faster, generating 75 tokens per second compared with 70 tokens per second.
Which model has lower latency?
Kimi K2.7 Code has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.56s.
Which model has a larger context window?
MiniMax-M3 has a larger context window, supporting 524.3K tokens compared with 262.1K tokens.
Вердикт
И MiniMax-M3 (Оптимально для нативной мультимодальной обработки текста и изображений, а также анализа документов, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Kimi K2.7 Code (Оптимально для разработки программного обеспечения и генерации кода с открытыми весами, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: MiniMax-M3 лидирует в сложных тестах логики и кода, Kimi K2.7 Code обеспечивает более высокую скорость генерации, а MiniMax-M3 выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: MiniMax-M3 или Kimi K2.7 Code?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует MiniMax-M3. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — MiniMax-M3 или Kimi K2.7 Code?+
Тариф MiniMax-M3 составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Kimi K2.7 Code — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее MiniMax-M3.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
MiniMax-M3 поддерживает контекст 524.3K токенов против 262.1K токенов у Kimi K2.7 Code, а по скорости генерации токенов лидирует Kimi K2.7 Code.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Hy3 против Kimi K2.7 Code: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- MiniMax-M3 против MiniMax-M2.7: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aya Expanse 32B против Llama 3.2 90B Vision: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Официальные источники: Официальная документация API MiniMax и Moonshot AI, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).